VLAC-2B：四模态融合重构机器人学习范式，真实世界成功率提升300%-育师

VLAC-2B：四模态融合重构机器人学习范式，真实世界成功率提升300%

【免费下载链接】VLAC项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/InternRobotics/VLAC

导语

上海AI实验室开源的VLAC模型通过"视觉-语言-动作-批判"四模态架构，将机器人真实世界强化学习成功率从30%提升至90%，推动行业从"定制开发"向"量产化训练"转型。

行业现状：机器人学习的"死亡谷"困境

当前机器人操作面临三大核心痛点：工业场景中传统机器人适应新任务平均耗时超200小时，家庭服务场景任务成功率不足40%，单个复杂操作任务数据采集成本高达10万元/小时。《2025具身智能发展报告》显示，数据效率和环境泛化已成为阻碍机器人走出实验室的主要瓶颈。

2025年多模态大模型十大趋势报告指出，具身智能正从"专用工具"向"通用助手"跨越，但现有模型普遍存在三大局限：单模态感知难以应对复杂环境、数据利用率低导致训练成本高昂、缺乏自主评估机制限制持续进化。富士康郑州工厂部署的Walker X人形机器人虽利用多模态大模型实现产线切换，但仍需针对每个产品型号进行平均300小时的定制化训练。

核心突破：四模态融合的"机器人学习脑"

1. 首创成对比较批判机制

VLAC独创的成对比较机制通过分析连续帧图像变化，能以92%的准确率判断操作过程是否正向推进。在"碗具收纳"任务中，该模型能成功识别97%的无效操作，而传统单帧评价模型的识别率仅为62%。这种设计使机器人对细微状态变化的敏感度提升3倍，尤其适用于叠衣服、精密装配等精细操作任务。

2. 全链路四模态闭环架构

如上图所示，VLAC创新性地将视觉感知、语言理解、动作生成与批判评估四大模态深度融合，构建动态闭环学习系统。视觉模块捕捉环境信息如同"眼睛"，语言模块理解任务指令如同"耳朵"，动作模块执行精细操作如同"双手"，而批判模块则像"导师"般评估效果并优化策略。这种架构使机器人首次具备在真实世界中自主学习的能力。

3. 数据效率革命

模型训练仅使用3000小时人类第一视角数据、1200小时公开机器人操作数据及15小时自采精细数据，总量不到传统模型的5%。通过"人类任务通感"机制，VLAC能从"拿起杯子"的动作中迁移出"抓取"的通用技能，实现知识的跨场景复用。其VOC值（Value of Critic）评估体系可自动过滤低质量训练数据，将数据筛选效率提升300%，同时使后续强化学习的样本利用率提高2.3倍。

行业影响：从实验室到产线的效率跃迁

1. 工业质检：从72小时到45分钟

在3C产品缺陷检测场景中，VLAC模型仅需45分钟就能掌握新机型的质检标准，而传统机器视觉系统需要3天以上的编程调试。某电子代工厂测试显示，搭载VLAC的检测机器人误判率从8%降至0.5%，同时将检测速度提升至每秒12个零件。制造业巨头ABB的初步测试也表明，集成VLAC后协作机器人的换产调试时间从8小时压缩至1.5小时。

2. 家庭服务：零样本物体抓取突破

在包含100种常见家居物品的测试中，VLAC实现了89%的零样本抓取成功率，远超行业平均55%的水平。特别是面对透明玻璃杯、柔软衣物等传统难点，成功率分别达到82%和76%。模型能理解"拿起易碎品"等模糊指令，并自动调整抓取力度，为家庭服务机器人普及奠定基础。

3. 双机协作：动态分工提升效率40%

受Figure AI Helix模型启发，VLAC在实验环境中演示了两台机器人协同完成家具组装任务：无需预先分配角色，系统通过实时批判评估自动协调分工，将任务完成时间缩短40%。这一突破为工厂柔性生产和复杂场景作业提供了新思路，预计将使工业机器人的协作效率提升35%以上。

技术落地：开发者快速部署指南

开发者可通过以下命令快速部署VLAC模型：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/InternRobotics/VLAC cd VLAC pip install -e .

模型支持Franka、智元Genie等主流机器人本体，提供三类核心API接口：数据精炼（提升有效训练数据比例至82%）、过程监控（实时判断任务进度与异常）、技能迁移（1-shot学习实现78%的新任务成功率）。即将发布的VLAC-8B模型（参数量提升至80亿），预计在人形机器人运动控制等复杂场景将实现更大突破。